[image 04202] PRMU March. 2021 (CFP: 1/4 〆切)

[yamashita takayoshi]

電子情報通信学会 PRMU研究会 幹事の山下です。
（本内容を重複して受け取られた場合はご容赦ください）

締め切りが近づいてきましたので再度ご案内いたします．

2021年3月のPRMU研究会は「特殊な環境下におけるCV・パターン認識」の
テーマのもと、3/4(木)、3/5(金)にオンラインで開催いたします。

発表申込みは1/4(月)までとなっております。
皆様からの多数の投稿をお待ちしております。

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コンピュータビジョン(CV)・パターン認識(PR)技術は当初，工業における製造・検査
の自動化など，対象や環境が限定され，また制御しやすい分野から応用が進みました．
その後，次第にその応用分野は生活環境へと広がり，現在では監視カメラによる異常
事象の検出や，自動車の運転支援・自動走行など，制御下にない一般環境への応用が
急速に進んでいます．一方で，風水害を始めとした災害の多発や資源の枯渇などを受け，
従来は対象とされることが少なかった，非制御下かつ特殊な環境でのCV・PR技術へ
の期待が高まってきています．
　様々に条件が変化する一般生活環境において，多様な事象や物体を対象とした応用が
進んできた背景には，CNNに代表される機械学習技術の発展が大いに寄与しています．
CNNの学習には膨大な教師データが必要とされていますが，これについても，様々な
オープンデータセットにより研究開発が進めやすくなっています．しかし，特殊環境
におけるCV・PRでは必要な量の教師データの収集が困難で，オープンデータセットも
存在しないなどの問題が存在します．また現象面でも，一般環境では問題とされること
の少なかった屈折や陽炎など光の直進性への悪影響のほか，煙や汚濁による光の散乱・
減衰など，広く仮定されてきた前提条件が成立しない環境も多く存在します．
一方で，LiDARやマルチスペクトルカメラ，赤外・紫外を始めとする不可視光，さらに
は音響カメラなど非電磁波を媒体としたカメラなど多くのデバイスが開発され，従来は
困難であった特殊環境での撮像・情報獲得が可能となってきています．
　そこで2021年3月研究会では情報処理学会CVIM研究会と連催で，「特殊な環境下に
おけるCV・パターン認識」と題し，非制御下・特殊環境に焦点を当てたテーマを設定し，
発表を募集します．奮ってご投稿下さい．

■ディスカッションセッションについて
PRMUではディスカッションセッションを導入しております．
ディスカッションセッションは「全ての発表者が連続して発表を行った後，
残り時間で個別に並列してディスカッションする」というスタイルにすることで，
聴講者が全ての発表を俯瞰しつつ，個別の深い議論も可能となることを目指しています．
ディスカッションセッションの詳細については，下記をご覧ください．
http://www.ieice.org/iss/prmu/jpn/discussion_session.html

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Takayoshi Yamashita, Ph.D
Chubu University
Dept. of Computer Science
1200, Matsumoto-cho, Kasugai-shi, Aichi 487-8501
Tel : +81-568-51-9670
E-mail : takayoshi ＠ isc.chubu.ac.jp